Jurnal Ilmiah Komputer dan Informatika (KOMPUTA) 45 Edisi... Volume..., Bulan 20.. ISSN :
|
|
- Hendra Kusumo
- 6 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 Jurnal Ilmiah Komputer dan Informatika (KOMPUTA) 45 IMPLEMENTASI ALGORITMA ITERATIVE DEEPENING A* DAN METODE PRUNING PADA SOLUSI PERMAINAN PUZZLE FLOW FREE COLOR Fahrurrozi Jurusan Teknik Informatika FTIK UNIKOM Jln. Depati ukur Bandung rozymom86@gmail.com ABSTRAK Flow Free Color adalah sebuah permainan bertema puzzle yang cukup populer bisa dimainkan di komputer ataupun mobile. Permainan ini terdiri dari sebuah matriks n x n berisi beberapa lingkaran yang berwarna yang tersebar di beberapa grid. Pada permainan flow free color lintasan dianggap tidak valid jika tidak bertemu dengan pasangannya, dibutuhkan algoritma pencarian jalur solusi untuk menghubungkan titik-titik warna agar dapat terhubung sesuai dengan jenis warnanya. Adapun algoritma yang dapat digunakan seperti algoritma brute force, greedy dan lain-lain. Pada penelitian sebelumnya menggunakan algoritma brute force, namun memiliki kelemahan karena waktu eksekusi yang dibutuhkan lebih lama. Terdapat salah satu algoritma untuk menyelesaikan permasalahan ini yaitu algoritma Iterative Deepening A*. Namun dalam penelitian ini akan digunakan algoritma IDA* dalam pencarian jalur solusi pada permainan flow free color dan Metode pruning akan mengurangi jumlah simpul yang dievaluasi oleh pohon pencarian. Kata kunci : Iterative Deepening A*, algoritma A*, metode pruning, flow free color 1. PENDAHULUAN Flow Free adalah sebuah permainan berjenis puzzle, game ini terdiri dari sebuah matriks n x n berisi beberapa pasangan lingkaran yang berwarna yang tersebar di beberapa grid [2]. Pada game ini pemain harus menghubungkan titik-titik warna sesuai dengan warnanya. Masalah yang terdapat pada game ini adalah cara menghubungkan titik-titik warna yang tersebar secara random agar dapat terhubung dengan warna yang sesuai. Dalam pemrosesan menghubungkan titik-titik warna, dibutuhkan algoritma pencarian. Algoritma pencarian yang diterapkan untuk menghubungkan titik-titik warna adalah algoritma brute force dan greedy [15]. Penerapan algoritma IDA* pada game flow free color yaitu untuk mendapatkan jalur solusi untuk menghubungkan tiap-tiap titik-titik warna sesuai dengan jenis warna. Algoritma IDA* mengambil kelebihan A* yaitu dalam biaya perhitungan didapat dari biaya sebenarnya ditambah dengan biaya perkiraan untuk pemeriksaan setiap simpulsimpulnya, hal ini yang membuat algoritma IDA* complete dan optimal. Namun algoritma IDA* dilakukan secara iteratif, maka besar kemungkinan IDA* membangkitkan simpul-simpul yang berulangulang dan membutuhkan waktu yang lama. Untuk mengatasi masalah ini, akan menggunakan metode tambahan yaitu Metode Pruning. Dengan metode pruning ini mencoba untuk mengatasi kelemahan yang dimiliki algoritma IDA* yaitu dengan mengabaikan jalur yang kemungkinan tidak menghasilkan solusi, untuk mengetahui jalur tersebut menghasilkan solusi atau tidak menghasilkan solusi yaitu dengan membandingkan nilai alpha dan Beta sesuai dengan aturan dari metode pruning. Dengan adanya masalah-masalah di atas, Algoritma Iterative Deepening A* (IDA*) dan pruning diharapkan dapat menyelesaikan solusi permainan di atas 2. ISI PENELITIAN 2.1 Game Game adalah permainan yang menggunakan interaksi dengan antarmuka pengguna melalui gambar yang dihasilkan oleh piranti video. Permainan video umumnya menyediakan sistem penghargaan, misalnya skor yang dihitung berdasarkan tingkat keberhasilan yang dicapai dalam menyelesaikan tugas-tugas yang ada di dalam permainan. 2.2 Genre Game Game memiliki banyak tipe atau genre. Masing-masing genre memiliki karakteristik berbeda. Genre game [7] diantaranya yaitu: a. Action Game Game ini dikenali dari aksi didalamnya yang berupa pergerakan, attack, reaksi dan pergerakan-pergerakan lainnya.
2 Jurnal Ilmiah Komputer dan Informatika (KOMPUTA) 46 b. Adventure Game Game tipe ini menuntut player untuk menyelesaikan misi yang diberikan sepanjang petualangan di dalam game. c. Education Game Game edukasi memberikan penekanan pada unsur pendidikan dan pembelajaran. d. Puzzle Game Puzzle game memiliki tujuan yang sangat sederhana untuk menyelesaikan puzzle yang disediakan. e. Role-Playing Game Pada game bertipe ini memiliki dunia yang luas untuk dieksplorasi oleh player, baik untuk mencari harta karun, objek dan status (leveling), sambil menghancurkan monster dan objek yang menghalanginya. f. Simulation Game Simulation Game atau sims adalah suatu bentuk permainan yang menggambarkan situasi dunia nyata, baik dalam rupa simulasi driving maupun dalam hubungannya dengan lingkungan interaksi antara manusia. g. Strategi Game Dalam game tipe ini dibutuhkan pemikiran dan perencanaan yang benar untuk dapat memenangkan permainan dan biasanya menggunakan sudut pandang overhead sehingga player dapat melihat seluruh area permainan. 2.3 Metode-metode Pencarian Metode pencarian secara umum dibagi menjadi 2 kelompok, yaitu blind atau uninformed search (pencarian buta atau tidak dibekali informasi) dan heuristic atau informed search (pencarian dengan panduan atau berbekal informasi). Setiap metode memiliki karakteristik yang saling membedakan satu sama lain dengan kelebihan dan kekurangan masingmasing, yang bisa diukur performansinya dengan empat kriteria [4] berikut: a. Completeness, yaitu apakah metode pencarian tersebut menjamin ditemukannya solusi jika solusinya memang ada. b. Time complexity, yaitu berapa lama waktu yang diperlukan selama proses pencarian. c. Space complexity, yaitu berapa banyak memori yang diperlukan selama proses pencarian. d. Optimality, yaitu apakah metode pencarian tersebut menjamin ditemukannya solusi yang terbaik jika ada beberapa solusi yang berbeda. 2.4 Algoritma Iterative Deepening A* (IDA*) Algoritma Iterative Deepening A* merupakan gabungan dari algoritma IDS dan A*. Algoritma Iterative Deepening Search adalah suatu teknik yang menggabungkan keuntungan pencarian dengan menggunakan teknik Breadth First Search (BFS) dalam hal complete dan optimal serta keuntungan dari teknik pencarian Depth First Search (DFS) dalam hal Space Complexity [3]. Sedangkan Algoritma A*(A Star) adalah algoritma pencarian graf/pohon yang mencari jalur dari satu titik awal ke sebuah titik akhir yang telah ditentukan [4]. Kelebihan algoritma A* yaitu biaya yang diperhitungkan didapat dari biaya sebenarnya ditambah dengan biaya perkiraan. Sedangkan kelebihan algoritma IDS menggabungkan kelebihan Breadth First Search (complete dan optimal) dan kelebihan Depth First Search (membutuhkan sedikit memori) [10]. IDS merupakan algoritma Blind Search yang melakukan pencarian secara iteratif menggunakan penelusuran Depth Limited Search (DLS) dimulai dengan batasan limit 0 [5]. Jika jalur solusi belum ditemukan, setiap iterasi mengembalikan nilai f-limit baru yang akan digunakan sebagai batasan pencarian untuk iterasi berikutnya. Nilai f-limit itu sendiri diperoleh dari gabungan biaya sebenarnya dan biaya perkiraan seperti terdapat pada persamaan (1), yang secara matematika dinyatakan sebagai : f(n) = g(n) + h(n)...(1) Dengan : n = simpul g(n) = Jarak asli dari lokasi awal ke lokasi ke n h(n) = Jarak dari lokasi awal ke node lokasi n f(n) = Nilai evaluasi Sedangkan untuk melakukan pencarian h(n) seperti terdapat pada persamaan (2) dilakukan dengan cara sebagai berikut : h(n) = (x x1) 2 + (y y1) 2...(2) Dengan : h(n) = perkiraan biaya minimum dari simpul n ke simpul tujuan X = posisi X simpul awal Y = posisi Y simpul awal X1 = posisi X dari simpul lokasi ke simpul tujuan Y 1= posisi Y dari simpul lokasi ke simpul tujuan 2.5 Metode Pruning Pruning adalah metode yang mengabaikan state yang tidak mungkin menghasilkan solusi [11]. Misalkan tree di bawah merepresentasikan ruang pencarian yang harus ditelusuri untuk menemukan solusi dapat dilihat pada Gambar 1. Gambar 1 Contoh Pohon Ruang Pencarian
3 Jurnal Ilmiah Komputer dan Informatika (KOMPUTA) 47 Dengan pruning dapat dibuktikan secara matematis, dapat memangkas pencarian dengan tidak menelusuri state pencarian yang tidak perlu dapat dilihat pada Gambar 2. Gambar 2 Contoh pruning pada pohon ruang pencarian. Karekteristik dari metode pruning ini adalah : a. Semakin tinggi state atau semakin kecil kedalaman state yang kita pruning maka semakin banyak state pencarian yang kita pangkas b. Dengan pruning yang tepat, keuntungan dari pemangkasan ini dapat mengurangi waktu pencarian secara eksponensial. Dengan metode ini, waktu penelusuran dapat dikurangi. Salah satu aplikasi dari metode pruning yang terkenal adalah penggunaan Alpha-Beta pruning pada komputer catur [5]. Alpha-beta pruning mengeliminasi kemungkinan langkah ke depan dari himpunan hasil analisis jika mereka terbukti tidak lebih baik dari langkah yang telah ditemukan. Pengembang dari komputer catur Deep Blue menggunakan algoritma ini dan menghasilkan inovatif teori yang disebut sebagai "singular extensions" [5]. jalannya rekursi, perbedaan nilai alpha dan beta akan semakin mengecil. Ketika nilai beta menjadi lebih kecil dari alpha, berarti keadaan saat ini bukan merupakan hasil terbaik dari kedua pemain, dengan demikian tidak perlu dieksplorasi lebih jauh seperti terdapat pada Gambar 3. Langkah-langkah metode pruning : 1. Hampiri node pertama dengan nilai 9, naik ke node parent level min masukkan nilai 9, hampiri nilai 8, karena 9<8 maka ganti node parent 8, hampiri 7, karena 8<7 maka nilai 7 naik k level min. 2. Setelah ketiga node pertama dihampiri, naik ke level max masukkan nilai Hampiri node keempat pada dengan nilai simpul 6, naik ke node parent pada level min masukkan nilai 6. Jika menghampiri node berikutnya, maka mencari nilai yang lebih tinggi dari 6, sementara pada level max mencari yang lebih kecil dari 7, maka node 5 dan 4 di pruning (tidak dihampiri). 4. Setelah itu hampiri node ketujuh pada nilai simpul 3, naik ke node parent pada level min masukkan nilai 3. Jika menghampiri node berikutnya, maka akan mencari nilai yang lebih tinggi dari 3, sementara pada level max mencari lebih kecil dari 7, maka node 2 dan 1 di pruning ( tidak dihampiri). Berdasarkan langkahlangkah diatas, adapun flowchart dari pruning terdapat pada Gambar 3 Contoh Algoritma Alpha-Beta Pruning Algoritma akan mendata dua nilai : alpha dan beta, yang akan merepresentasikan nilai minimum untuk MAX, dan nilai maksimum untuk MIN. Keadaan awal nilai alpha adalah infinity, dan beta bernilai awal +infinity. Sedangkan alpha-beta Cutoff adalah node alpha-beta yang tidak perlu dievaluasi. Selama Gambar 4 Flowchart Pruning
4 Jurnal Ilmiah Komputer dan Informatika (KOMPUTA) 48 sedangkan pseudocode untuk pruning sebagai berikut: Jumlah grid - Jumlah warna x 2 Jumlah grid Analisis Permainan Flow Free Color Permainan Flow Free Color adalah game yang bergenre puzzle yang telah dikembangkan oleh big duck game untuk perangkat mobile dan ios, pada game ini terdapat tantangan, tantangan yang diberikan pada game ini sangat menarik dengan ditantang berbagai tingkat kesulitan yang ditampilkan dalam berbagai grid permainan yaitu mulai dari 5x5 sampai dengan tingkat tertinggi 14 x 14. Aturan permainan flow free color sebagai berikut : 1. Diasumsikan terdapat grid 4 x 4 yang berisi 6 titik warna yang terdiri dari 2 warna yang sama pada setiap titik warna 2. 6 titik warna ini terdiri dari 2 warna merah, 2 warna kuning, dan 2 warna hijau 3. Warna warna ini akan tersebar di dalam grid 4 x 4 dan warna warna ini harus dihubungkan sesuai dengan warna yang sama 4. Dalam menghubungkan warna kita harus membentuk sebuah lintasan dan menelusuri grid agar warna yang akan dihubungkan dapat terhubung. 5. Dalam menelusuri grid tidak diperbolehkan memotong lintasan yang telah terbentuk, dan jika terdapat grid yang kosong atau tidak dilalui maka lintasan dianggap tidak valid. 2.7 Analisis Data Masukan Analisis Data masukan yang dilakukan dalam penelitian ini adalah menganalisis inputan dalam algoritma IDA* pada permainan flow free color. Data masukan parameter yang diinputkan oleh user yaitu titik-titik warna yang diwakili dengan angka dari 0-6 yang terdiri dari warna kosong, green, red, blue, yellow, orange, purple. Titik-titik warna tersebut dilakukan secara random dalam penyebaran disetiap grid. Adapun tahapan untuk melakukan random sebagai berikut: Adapun pseudocode random adalah sebagai berikut : function gencolor (seed) { color = Math.floor((Math.abs(Math.sin(seed) * )) % ); color = color.tostring(16); // pad any colors shorter than 6 characters with leading 0s while(color.length < 6) { color = '0' + color; return color; for (chr in chars) { if (chars.hasownproperty(chr)) { color = gencolor(chars[chr].charcodeat(0)); colorloop.append('<div style="background:#' + color + '">' + chars[chr] + ' = #' + color + '</div>'); ccount[color] = ccount[color] === undefined? 1 : ccount[color] + 1; for(itm in ccount) { if (ccount.hasownproperty(itm)) { if (ccount[itm] > 1) { repeatcount += 1; 2.8 Analisis Algoritma IDA* Algoritma IDA* tidak mengingat jalur terpendek saat ini dan biaya simpul-simpul yang pernah dikunjungi, tetapi hanya mengingat satu path tunggal dalam satu waktu. Pada akhirmya algoritma IDA* akan menemukan jalur dengan biaya minimum ke simpul tujuan karena hanya meng-cache (menyimpan dalam memori) simpul yang berada dalam jalur pencarian. Oleh karena itu jumlah memori yang dibutuhkan menjadi jauh lebih sedikit. Berikut merupakan flowchart langkah-langkah pencarian (IDA*),
5 Jurnal Ilmiah Komputer dan Informatika (KOMPUTA) 49 start A = warna merah B = warna kuning C = warna hijau Tentukan simpul awal dan simpul tujuan Hitung h(n) dan f(n) Inisialisasi f-limit Panggil fungsi IDA* Apakah simpul tujuan ditemukan? Lakukan Pruning stop Ya Tidak Gambar 6 contoh kasus flow free color Pada permainan flow free color ini terdapat beberapa pola warna di dalam setiap grid-grid. Polapola warna yang terdapat dalam grid sebagai berikut : Tabel 1 Tabel Pola-pola warna Pola titik warna permainan flow free color Gambar 5 Flowchart Algoritma IDA* Sedangkan pseudo- code dari algoritma IDA* adalah sebagai berikut : function depth_first_search (n, limit) If f(n) > limit then return f(n) if h(n) = 0 then BERHASIL return nilai terendah dari depth_first_search (ni;,limit) bagi semua successor n; dari n end prosedure IDA* (n) limit h(n) repeat limit = depth_first_search (n,limit) until BERHASIL end 2.9 Penerapan Heuristic Iterative Deepening A* Pada permainan ini mempunyai grid 4 x 4 yang terdapat 6 titik pola warna yang terdiri dari 2 warna yang sama yaitu 2 warna merah, 2 warna kuning, 2 warna hijau. Dimana setiap warna diwakili oleh huruf yaitu : No Nama Pola 1. Pola warna A 2. Pola warna B 3. Pola warna C Awal 2.10 Pola Pencarian Warna A Akhir 1,1 4,4 2,2 1,4 3,2 3,4 Tabel 2 Pola Pencarian Warna A Simpul Awal Pencarian Pola Warna A Perpindahan akhir Iterasi 1,1 4,4 1 1,1 2,1 2 2,1 3,1 3
6 Jurnal Ilmiah Komputer dan Informatika (KOMPUTA) 50 3,1 4,1 4 4,1 4,2 5 4,2 4,3 6 4,3 4,4 7 1,1 4,4 8 1,1 1,2 9 1,2 1,3 10 1,3 2,3 11 2,3 3,3 12 3,3 4,3 13 4,3 4,4 14 1,1 4,4 15 Setelah dilakukan analisis dengan menggunakan algoritma IDA* didapat hasil nilai evaluasi, adapun nilai evaluasi adalah sebagai berikut : Tabel 3 Nilai evaluasi pola warna A Pola warna A Nilai Awal Akhir evaluasi (1,1) (2,1) 2 (2,1) (3,1) 2 (3,1) (4,1) 2 (4,1) (4,2) 2 (4,2) (4,3) 2 (4,3) (4,4) 2 (1,1) (1,2) 1 (1,2) (1,3) 2 (1,3) (2,3) 2 (2,3) (3,3) 2 (3,3) (4,3) 2 Setelah koordinat Pola A dihitung selanjutnya akan dilakukan pencarian langkah-langkah algoritma IDA* pada pola A yang dapat menghasilkan solusi dan langkah-langkah yang tidak menghasilkan solusi dengan menggunakan metode pruning berikut proses dengan metode pruning : Gambar 7 Himpunan kemungkinan jalur lintasan pola A Metode pruning akan mendata dua nilai yaitu alpha dan beta, Keadaan awal nilai alpha adalah infinity, dan beta bernilai awal +infinity. Ketika nilai beta menjadi lebih kecil dari alpha,berarti keadaan bukan merupakan hasil solusi dan tidak perlu untuk dilakukan penelusuran lebih jauh. Jadi kesimpulan pada Gambar 7 adalah jalur yang berwarna hijau merupakan jalur solusi dalam pembentukan lintasan untuk warna pola A karena sesuai dengan analisis metode pruning dan aturan permainan. Sedangkan jalur yang berwana merah merupakan jalur yang bukan menghasilkan solusi dikarenakan jalur ini di anggap memotong jalur pola warna lainnya dan juga dilakukan analisis metode pruning dengan menghasilkan nilai β < α Pola Pencarian warna B Tabel 4 Pola Pencarian warna B Pencarian Pola Warna B Simpul Perpindahan Iterasi Awal Akhir 2,2 1,4 1 2,2 1,2 2 1,2 1,3 3 1,3 1,4 4 2,2 1,4 5 2,2 2,3 6 2,3 2,4 7 2,4 1,4 8 2,2 1,4 9
7 Jurnal Ilmiah Komputer dan Informatika (KOMPUTA) 51 Setelah dilakukan analisis dengan menggunakan algoritma IDA* didapat hasil nilai evaluasi, adapun nilai evaluasi adalah sebagai berikut : Tabel 5 Nilai evaluasi pola warna B Awal Pola warna B Akhir Nilai evaluasi (2,2) (1,2) 2 (1,2) (1,3) 2 (1,3) (1,4) 2 (2,2) (2,3) 1 (2,3) (2,4) 2 (2,4) (1,4) 2 Setelah koordinat Pola B dihitung selanjutnya akan dilakukan pencarian langkah-langkah algoritma IDA* pada pola B yang dapat menghasilkan solusi dan langkah-langkah yang tidak menghasilkan solusi dengan menggunakan metode pruning berikut proses dengan metode pruning : bukan merupakan hasil solusi dan tidak perlu untuk dilakukan penelusuran lebih jauh. Jadi kesimpulan pada Error! Reference source not found.. adalah jalur yang berwarna hijau merupakan jalur solusi dalam pembentukan lintasan untuk warna pola B karena sesuai dengan analisis metode pruning dan aturan permainan. Sedangkan jalur yang berwana merah merupakan jalur yang bukan menghasilkan solusi dikarenakan jalur ini di anggap memotong jalur pola warna lainnya dan juga dilakukan analisis metode pruning dengan menghasilkan nilai β < α Pola Pencarian warna C Tabel 6 Pola Pencarian Pola C Simpul Awal Pencarian Pola Warna C Perpindahan Akhir Iterasi 3,2 3,4 1 3,2 3,3 2 3,3 2,3 3 2,3 2,4 4 2,4 3,4 5 3,2 3,4 6 Setelah dilakukan analisis dengan menggunakan algoritma IDA* didapat hasil nilai evaluasi, adapun nilai evaluasi sebagai berikut: Tabel 7 Nilai evaluasi pola warna C Pola warna C Awal Akhir Nilai evaluasi (3,2) (3,3) 2 (3,3) (2,3) 2 Gambar 8 Himpunan kemungkinan jalur lintasan pola B Metode pruning akan mendata dua nilai yaitu alpha dan beta, Keadaan awal nilai alpha adalah infinity, dan beta bernilai awal +infinity. Ketika nilai beta menjadi lebih kecil dari alpha,berarti keadaan (2,3) (2,4) 2 (2,4) (3,4) 2
8 Jurnal Ilmiah Komputer dan Informatika (KOMPUTA) 52 Setelah koordinat Pola C dihitung selanjutnya akan dilakukan pencarian langkah-langkah algoritma IDA* pada pola C yang dapat menghasilkan solusi dan langkah-langkah yang tidak menghasilkan solusi dengan menggunakan metode pruning berikut proses dengan metode pruning : Gambar 9 Himpunan kemungkinan jalur lintasan pola C Tabel 8 Spesifikasi perangkat keras No Perangkat Spesifikasi Keras 1 CPU Intel Dual core 1.80 GHz 2 VGA Intel(R) HD Graphics 3 Harddisk 80 GB 4 RAM 2 GB 2.15 Analisis Kebutuhan Fungsional Pemodelan yang digunakan pada game yang akan dibuat adalah analisis perancangan dan pengembangan perangkat lunak berbasis objek, dimana alat yang akan digunakan untuk pengembangan perangkat lunak yaitu pemodelan Unified Modeling Language (UML). Pemodelan dalam analisis tersebut antara lain pembuatan use case diagram, definisi aktor, definisi use case, skenario use case, activity diagram, sequence diagram, dan class diagram. A. Use Case Diagram Jalur pola C merupakan jalur yang menghasilkan solusi dan sesuai dengan aturan permainan Analisis Kebutuhan Non Fungsional Analisis non-fungsional merupakan analisis yang dibutuhkan untuk menentukan spesifikasi kebutuhan sistem. Spesifikasi ini juga terdiri dari elemen atau komponen-komponen yang dibutuhkan oleh sistem yang akan dibangun sampai dengan sistem tersebut terimplementasikan. Analisis kebutuhan ini juga menentukan spesifikasi masukan yang diperlukan sistem, keluaran yang akan dihasilkan sistem dan proses yang dibutuhkan untuk mengolah masukan sehingga menghasilkan suatu keluaran yang diinginkan. Adapun kebutuhan yang digunakan dalam implementasi ini sebagai berikut : 1. Kebutuhan perangkat keras 2. Kebutuhan perangkat lunak Analisis kebutuhan non fungsional bertujuan agar penerapan implementasi dapat digunakan sesuai dengan kebutuhan Analisis Kebutuhan Perangkat Keras Untuk mengimplementasikan algoritma iterative deepening A*, diperlukan spesifikasi perangkat keras yang mendukung proses kerja dari suatu sistem. Adapun spesifikasi perangkat keras yang dibutuhkan dalam pembangunan aplikasi game flow free color sebagai berikut : Gambar 10 Use Case Diagram B. Class Diagram Gambar 11 Class Diagram
9 Jurnal Ilmiah Komputer dan Informatika (KOMPUTA) Implementasi dan Pengujian Tahap implementasi merupakan tahap yang dilakukan setelah analisis dan perancangan sistem selesai dilakukan, dan selanjutnya akan diimplementasikan kedalam bahasa pemrograman dan diuji kedalam aplikasi. Aplikasi yang telah dibangun akan diimplementasikan untuk mengetahui sistem dapat berjalan sesuai tujuan atau tidak. Tujuan dari implementasi adalah untuk menerapkan perancangan yang telah dilakukan terhadap sistem, yang terdiri dari penjelasan mengenai lingkungan implementasi, baik itu lingkungan perangkat keras, maupun lingkungan perangkat lunak, serta implementasi program Implementasi pengujian Pada tahap ini pengujian terhadap game flow free color dilakukan dengan dua macam teknik, yaitu pengujian Black-box dan pengujian metode. Pengujian black box berfokus pada kesalahan yang terdapat dalam program, sedangkan pengujian metode berfokus pada pengujian implementasi metode pada simulasi Implementasi Perangkat Keras Spesifikasi perangkat keras (hardware) yang digunakan dalam implementasi algoritma iterative deepening A* untuk menentukan jalur solusi dan metode pruning pada game flow free color adalah sebagai berikut : Tabel 9 Spesifikasi Perangkat Keras Gambar 12 Antarmuka Menu Utama Perangkat Keras Processor Resolusi Layar Memori Hardisk Keyboard dan touchpad Spesifikasi Perangkat Keras Intel(R) Celeron 2.16 GHz 1366 x 768 pixel Memori 2 GB Hardisk 320 GB Standar 2.18 Implementasi Perangkat Lunak Spesifikasi perangkat lunak (software) yang digunakan dalam implementasi algoritma iterative deepening A* dan metode pada game flow free color sebagai berikut: Tabel 10 Spesifikasi Perangkat Lunak Perangkat Lunak Spesifikasi Perangkat Lunak Sistem Operasi Windows 7 Tools Program JetBrains Webstrom 2.19 Implementasi Class Berikut merupakan implementasi class entity yang terdapat pada flow.js sebagai berikut: Menu.js Level.js Tabel 11 Implementasi Class Entity Class Stereo Type Entity Entity Gambar 13 Antarmuka pengujian Berdasarkan solusi yang dihasilkan pada pola A berada pada koordinat (1,1), (2,1), (3,1), (4,1), (4,2), (4,3), (4,4), pada pola B berada pada koordinat (1,2), (2,2), (3,2), (3,3), (3,4), sedngkan untuk pola C berada pada koordinat (1,3), (1,4), (2,4), (2,3). 3. PENUTUP Berdasarkan hasil yang didapat dalam penelitian dan penyusunan skripsi ini serta disesuaikan dengan tujuan, maka dapat diperoleh kesimpulan bahwa : 1. Untuk implementasi algoritma iterative deepening A* pada game flow free color ini dapat digunakan dengan fungsi rumus heuristic sebagai pencarian nilai lintasan, namun pencarian jalur solusi yang menggunakan pohon pencarian depth first search, hal itu dapat memperbanyak pencarian simpul-simpul yang terdapat di setiap pola jalur pencarian, namun dalam hal ini ditambahkan sebuah metode yaitu pruning, metode ini digunakan untuk mengabaikan jalur yang tidak menghasilkan solusi.
10 Jurnal Ilmiah Komputer dan Informatika (KOMPUTA) Algoritma iterative deepening A* dapat melakukan pencarian titik-titik warna sesuai dengan jenis warna dengan penyebaran titik-titik warna secara random, dan tingkat keakurasian yang tepat pada titik-titik warna yang disebarkan secara random sehingga titiktitik warna dapat terhubung sesuai dengan jenis warna. Berdasarkan hasil dari penelitian ini, maka dapat diberikan saran-saran untuk diberikan dalam pengembangan selanjutnya yaitu 1. Dapat ditambahkan sebuah algoritma untuk melakukan random titik-titik warna yang memiliki jumlah grid yang banyak agar pencarian algoritma IDA* metode pruning dapat berjalan dengan baik, tetapi untuk penambahan algoritma harus diperhatikan terlebih dahulu karena algoritma IDA* pada kasus ini adalah untuk mencari jalur solusi. 2. Dalam hal pengujian harus ditambahkan fitur pencarian titik-titik warna pertahap, karena pada sistem ini dilakukan semua proses pencarian titik-titik warna secara bersamaan. Dan juga tampilan perhitungan proses pertahap. 3. Untuk lebih akurat dalam perhitungan titik-titik warna pengembang dapat menambahkan metode untuk menghitung keakuratan titik-titik warna. [12] B. Hariyanto, Struktur Data : Pondasi Membuat Program Elegan dan Efisien, Bandung: Informatika, [13] S. Rosa dan M. Shalahuddin, Rekayasa Perangkat Lunak, Bandung: Informatika, [14] F. S. J. Hill, Computer Graphics Using OpenGL (2nd ed.), New Jersey: Prentice hall, [15] M. Rahmat, Pencarian Solusi Permainan Flow Free Menggunakan Brute Force dan Pruning, Jurnal Teknik Informatika, DAFTAR PUSTAKA DAFTAR PUSTAKA [1] L. Hermawan dan R. Kristoforus Jawa Bendi, Penerapan Algoritma A* pada Aplikasi Puzzle, dalam Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Komunikasi, Palembang, [2] Mike, Flow Free Color, Big Duck Games, [Online]. Available: [Diakses ]. [3] S. Kusumadewi, Artificial Intelligence, Yogyakarta: Graha Ilmu, [4] Suyanto, Artificial Intelligence, Bandung: Informatika, [5] J. S. Russell dan P. Norvig, Artificial Intelligence A Modern Approach 3rd Edition., New Jersey: Prentice hall, [6] R. S. Pressman, Rekayasa Perangkat Lunak Pendekatan Praktis, Yogyakarta: Andi, [7] A. Ismail, Education Game, Yogyakarta: Pro-u Media, [8] A. Rollings dan D. Morris, Game Architecture and Design, New Rider: A New Edition, [9] A. Nilwan, Pemrograman Animasi dan Game Profesional, Jakarta: Elex Media Komputindo, [10] W. Budiharto dan D. Suhartono, Artificial Intelligence Konsep dan Penerapannya, Yogyakarta: Andi, [11] S. J. Russell dan P. Norvig, Artificial Intelligence A Modern Approach 2rd Edition., New Jersey: Prentice hall, 2010.
BAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Game Game adalah permainan yang menggunakan interaksi dengan antarmuka pengguna melalui gambar yang dihasilkan oleh piranti video. Permainan video umumnya menyediakan sistem penghargaan,
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN
BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Desain Penelitian Desain dan tahapan yang dilakukan dalam penelitian ini dapat dilihat pada gambar berikut: Rumusan Masalah Pengembangan Perangkat Lunak Analisis Data Model
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Kecerdasan buatan merupakan sub-bidang ilmu komputer yang khusus ditujukan untuk membuat software dan hardware yang sepenuhnya bisa menirukan beberapa fungsi
Lebih terperinciPencarian Solusi Permainan Flow Free Menggunakan Brute Force dan Pruning
Pencarian Solusi Permainan Flow Free Menggunakan Brute Force dan Pruning Mamat Rahmat / 13512007 Program Studi Teknik Informatika Sekolah Teknik Elektro dan Informatika Institut Teknologi Bandung, Jl.
Lebih terperinciJurusan Matematika Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Institut Teknologi Sepuluh Nopember Surabaya 2011
Perancangan dan Pembuatan Sistem Navigasi Perjalanan Untuk Pencarian Rute Terpendek Dengan Algoritma A* Berbasis J2ME Oleh : M. ARIEF HIDAYATULLOH 1204 100 071 Dosen Pembimbing : Prof. Dr. M. Isa Irawan,
Lebih terperinciBAB III ANALISIS DAN KEBUTUHAN ALGORITMA
BAB III ANALISIS DAN KEBUTUHAN ALGORITMA 3.1 Analisis Masalah Berdasarkan penelitian yang dilakukan sebelumya oleh Hary Fernando dari Institut Teknologi Bandung dengan menerapkan algoritma burt force dan
Lebih terperinciMETODE PENCARIAN BFS dan DFS
METODE PENCARIAN BFS dan DFS Metode Pencarian Terdapat banyak metode yang telah diusulkan. Semua metode yang ada dapat dibedakan ke dalam 2 jenis : Pencarian buta / tanpa informasi (blind / un-informed
Lebih terperinciKI Kecerdasan Buatan Materi 6: Pencarian dgn. Lihat Status Lawan (Adversarial Search)
[AIMA] Russel, Stuart J., Peter Norvig, "Artificial Intelligence, A Modern Approach" rd Ed., Prentice Hall, New Jersey, KI9 Kecerdasan Buatan Materi 6: Pencarian dgn. Lihat Status Lawan (Adversarial Search)
Lebih terperinciRonan Deovolenta Malelak
10108561 Ronan Deovolenta Malelak Latar Belakang Masalah Game maze umumnya mencari jalan dan mengalahkan musuh Game yang monoton kurang menarik Penerapan Kecerdasan buatan Membangun game dengan 2 jenis
Lebih terperinciBAB III ANALISIS MASALAH DAN RANCANGAN PROGRAM
BAB III ANALISIS MASALAH DAN RANCANGAN PROGRAM III.1. Analisis Masalah Proses analisa sistem merupakan langkah kedua pada pengembangan sistem. Analisa sistem dilakukan untuk memahami informasi-informasi
Lebih terperinciBAB 4 IMPLEMENTASI DAN PENGUJIAN SISTEM
BAB 4 IMPLEMENTASI DAN PENGUJIAN SISTEM 4.1. Implementasi Sistem Tahap implementasi merupakan tahap kelanjutan dari kegiatan perancangan sistem. Wujud dari hasil implementasi ini nantinya adalah sebuah
Lebih terperinciBAB 3 ANALISIS DAN PERANCANGAN
BAB 3 ANALISIS DAN PERANCANGAN 3.1 Analisis Analisis bertujuan untuk mengidentifikasi permasalahan-permasalahan yang ada pada sistem serta menentukan kebutuhan dari sistem yang dibangun.analisis tersebut
Lebih terperinciAPLIKASI GAME TIC TAC TOE 6X6 BERBASIS ANDROID MENGGUNAKAN ALGORITMA MINIMAX DAN HEURISTIC EVALUATION
APLIKASI GAME TIC TAC TOE 6X6 BERBASIS ANDROID MENGGUNAKAN ALGORITMA MINIMAX DAN HEURISTIC EVALUATION Ever Jayadi1), Muhammad Aziz Fatchur Rachman2), Muhammad Yuliansyah3) 1), 2), 3) Teknik Informatika
Lebih terperinciBAB 4 IMPLEMENTASI DAN PENGUJIAN
BAB 4 IMPLEMENTASI DAN PENGUJIAN Pada bab ini akan dilakukan implementasi dan pengujian terhadap aplikasi permainan yang dibangun, yaitu Monster Nest. Hasil perancangan pada tahap sebelumnya kemudian diimplementasikan
Lebih terperinciPerbandingan Penerapan Algoritma Minimax Dengan Algoritma Alpha-Beta Pruning Pada Permainan Othello
Perbandingan Penerapan Algoritma Minimax Dengan Algoritma Alpha-Beta Pruning Pada Permainan Othello T. Arie Setiawan P. Fakultas Teknologi Informasi Universitas Kristen Satya Wacana Salatiga 50711 arie_setiawan_p@yahoo.com
Lebih terperinciMetode Searching. Blind/Un-informed Search. Heuristic/Informed Search. Breadth-First Search (BFS) Depth-First Search (DFS) Hill Climbing A*
SEARCHING Russel and Norvig. 2003. Artificial Intelligence: a Modern Approach. Prentice Hall. Suyanto, Artificial Intelligence. 2005. Bandung:Informatika Program Studi Ilmu Komputer FPMIPA UPI RNI IK460(Kecerdasan
Lebih terperinciTujuan Instruksional
Pertemuan 4 P E N C A R I A N T A N P A I N F O R M A S I B F S D F S U N I F O R M S E A R C H I T E R A T I V E D E E P E N I N G B I D I R E C T I O N A L S E A R C H Tujuan Instruksional Mahasiswa
Lebih terperinciRANCANG BANGUN APLIKASI PEMBELAJARAN PEMROGRAMAN BERORIENTASI OBJEK DENGAN BAHASA JAVA ABSTRAK
RANCANG BANGUN APLIKASI PEMBELAJARAN PEMROGRAMAN BERORIENTASI OBJEK DENGAN BAHASA JAVA Bella Hardiyana, S.Kom, M.Kom dan Yayang Nopandi, S.Kom Prodi Sistem Informasi Universitas Komputer Indonesia E-mail
Lebih terperinciRancangan Permainan Othello Berbasis Android Menggunakan Algoritma Depth-First Search
JURNAL DUNIA TEKNOLOGI INFORMASI Vol. 1, No. 1, (2012) 28-34 28 Rancangan Permainan Othello Berbasis Android Menggunakan Algoritma Depth-First Search 1 Mauza Saputri Handayani, 1 Dedy Arisandi, 1 Opim
Lebih terperinciBAB III ANALISIS MASALAH DAN RANCANGAN PROGRAM
BAB III AALISIS MASALAH DA RACAGA PROGRAM III.1. Analisis Masalah Permainan Halma merupakan permainan yang mengasah logika pemainnya. Permainan halma mengharuskan pemainnya untuk memindahkan pion-pion
Lebih terperinciPERBANDINGAN METODE PENCARIAN DEPTH-FIRST SEARCH, BREADTH-FIRST SEARCH DAN BEST-FIRST SEARCH PADA PERMAINAN 8-PUZZLE
e-journal Teknik Elektro dan Komputer (2014) ISSN: 2301-8402 1 PERBANDINGAN METODE PENCARIAN DEPTH-FIRST SEARCH, BREADTH-FIRST SEARCH DAN BEST-FIRST SEARCH PADA PERMAINAN 8-PUZZLE Oleh: Arie S. M. Lumenta
Lebih terperinciPenyelesaian N-Puzzle Menggunakan A* dan Iterative Deepening A*
Penyelesaian N-Puzzle Menggunakan A* dan Iterative Deepening A* Makalah IF2211 Strategi Algoritma Marvin Jerremy Budiman (13515076) Program Studi Teknik Informatika Sekolah Teknik Elektro dan Informatika
Lebih terperinciBAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN
BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN Pada bab ini akan dibahas mengenai Hasil dan Pembahasan Perangkat Lunak Game Halma menggunakan Metode Deep First Search (DFS). Untuk itu perlu dilakukan proses pengujian perangkat
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. 2.1 Teori graf Definisi graf
2 LNDSN TEORI 2.1 Teori graf 2.1.1 Definisi graf Graf adalah kumpulan dari minimal satu atau lebih simpul (vertex) yang dihubungkan oleh sisi atau busur (edge). Dalam kehidupan sehari-hari, graf banyak
Lebih terperinciBab 2 2. Teknik Pencarian
Bab 2 2. Teknik Pencarian Bab ini membahas bagaimana membuat ruang masalah untuk suatu masalah tertentu. Sebagian masalah mempunyai ruang masalah yang dapat diprediksi, sebagian lainnya tidak. 1.1 Pendefinisian
Lebih terperinciProblem solving by Searching. Materi 3 Kecerdasan Buatan Oleh: Dewi Liliana TI PNJ
Problem solving by Searching Materi 3 Kecerdasan Buatan Oleh: Dewi Liliana TI PNJ Pendahuluan Pengantar : Membahas agen cerdas penyelesaian problem serta strategi uninformed untuk memecahkan masalah. Tujuan:
Lebih terperinciANALISIS ALGORITMA MINIMAX DENGAN OPTIMASI ALPHA BETA PRUNIGN PADA PERMAINAN FIVE IN ROW
Volume : II, Nomor : 1, Pebruari 214 ISSN : 2339-21X ANALISIS ALGORITMA MINIMAX DENGAN OPTIMASI ALPHA BETA PRUNIGN PADA PERMAINAN FIVE IN ROW Vanlyco Simbolon (811362) Mahasiswa STMIK Budidarma Medan Jln.
Lebih terperinciBAB III ANALISIS MASALAH DAN RANCANGAN PROGRAM
BAB III ANALISIS MASALAH DAN RANCANGAN PROGRAM III.1. Analisis Masalah Proses analisa sistem merupakan langkah kedua pada pengembangan sistem. Analisa sistem dilakukan untuk memahami informasi-informasi
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. remaja maupun orang dewasa. Game ini terdiri dari game tradisional dan
BAB I PENDAHULUAN I.1 Latar Belakang Permainan atau sering disebut dengan game merupakan suatu sarana hiburan yang diminati dan dimainkan oleh banyak orang baik dari kalangan anakanak, remaja maupun orang
Lebih terperinciKecerdasan Buatan. Penyelesaian Masalah dengan Pencarian... Pertemuan 02. Husni
Kecerdasan Buatan Pertemuan 02 Penyelesaian Masalah dengan Pencarian... Husni Lunix96@gmail.com http://komputasi.wordpress.com S1 Teknik Informatika, STMIK AMIKOM, 2013 Outline Konsep Pencarian Pencarian
Lebih terperinciBAB III ANALISIS DAN PERANCANGAN. Dalam membangun aplikasi pembelajaran aksara sunda berbasis android
BAB III ANALISIS DAN PERANCANGAN 3.1 Analisis Sistem Dalam membangun aplikasi pembelajaran aksara sunda berbasis android dilakukan dengan beberapa tahap analisis, yaitu: 1. Pengumpulan data aksara sunda
Lebih terperinciPERANCANGAN PENERAPAN ALGORITMA NEGAMAX ALPHA BETA PRUNING PADA PERMAINAN OTHELLO NASKAH PUBLIKASI. diajukan oleh Bayu Trisna Pratama
PERANCANGAN PENERAPAN ALGORITMA NEGAMAX ALPHA BETA PRUNING PADA PERMAINAN OTHELLO NASKAH PUBLIKASI diajukan oleh Bayu Trisna Pratama 13.11.7056 kepada SEKOLAH TINGGI MANAJEMEN INFORMATIKA DAN KOMPUTER
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN 1-1. Howard. W. Sams & Co.1987, hal 1. 1 Frenzel, L.W. Crash Course In Artifical Intelligence And Expert Systems. 1st Edition.
BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Masalah Perkembangan teknologi yang makin pesat menyebabkan kebutuhan akan kecerdasan buatan (artificial intelligence) dalam komputerpun meningkat. Kecerdasan buatan
Lebih terperinciIMPLEMENTASI ALGORITMA MINIMAX PADA PERMAINAN TIC-TAC-TOE SKALA 9X9
IMPLEMENTASI ALGORITMA MINIMAX PADA PERMAINAN TIC-TAC-TOE SKALA 9X9 Dicky Herman Firmansyah zudenks@yahoo.co.id Pembimbing I : Nana Juhana, S.T., M.T. Pembimbing II : Irfan Maliki, S.T. Fakultas Teknik
Lebih terperinciSEARCHING. Blind Search & Heuristic Search
SEARCHING Blind Search & Heuristic Search PENDAHULUAN Banyak cara yang digunakan untuk membangun sistem yang dapat menyelesaikan masalah-masalah di AI. Teknik penyelesaian masalah yang dapat dipakai untuk
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Kakuro adalah permainan puzzle yang bersifat logika dan biasa disebut sebagai transliterasi matematis dari puzzle silang. Permainan puzzle kakuro merupakan
Lebih terperinciBAB III ANALISA DAN PERANCANGAN
BAB III ANALISA DAN PERANCANGAN III.1. Analisa Masalah Perancangan simulasi ini yaitu tentang simulasi rel kereta api Medan - Danau Toba yang akan digambarkan secara 3 dimensi. Selain itu juga terdapat
Lebih terperinciBAB III ANALISIS DAN PERANCANGAN SISTEM
BAB III ANALISIS DAN PERANCANGAN SISTEM III1 Analisis Sistem Pada analisis sistem akan dibahas mengenai analisis game sejenis dan analis game pacman Arkage ini Pada analisis game sejenis dilakukan observasi
Lebih terperinciPenerapan Metode Best First Search Pada Permainan Tic Tac Toe
Penerapan Metode Best First Search Pada Permainan Tic Tac Toe Harvei Desmon Hutahaean STMIK Pelita Nusantara, Jl. Iskandar Muda No. 1 Medan, Sumatera Utara, Indonesia http : // www.penusa.ac.id, Email:
Lebih terperinciBAB III ANALISA DAN PERANCANGAN
BAB III 3.1 Analisis Sistem ANALISA DAN PERANCANGAN Analisis sistem dapat didefinisikan sebagai penguraian dari suatu sistem yang utuh kedalam bagian-bagian komponennya dengan maksud untuk mengidentifikasi
Lebih terperinciKecerdasan Buatan Penyelesaian Masalah dengan Pencarian
Kecerdasan Buatan Pertemuan 02 Penyelesaian Masalah dengan Pencarian Kelas 10-S1TI-03, 04, 05 Husni Lunix96@gmail.com http://komputasi.wordpress.com S1 Teknik Informatika, STMIK AMIKOM, 2012 Outline Pendahuluan
Lebih terperinciOleh Lukman Hariadi
ANALISIS PENYELESAIAN PUZZLE SUDOKU DENGAN MENERAPKAN ALGORITMA BACKTRACKING (berbentuk piramida terbalik) PROPOSAL JUDUL Diajukan Untuk Menempuh Tugas Akhir Oleh Lukman Hariadi 14201045 PROGRAM STUDI
Lebih terperinciIMPLEMENTASI DAN PENGUJIAN
BAB 4 IMPLEMENTASI DAN PENGUJIAN Pada bab ini akan dilakukan implementasi dan pengujian terhadap aplikasi yang dibangun. Tahapan ini dilakukan setelah analisis dan perancangan selesai dilakukan dan selanjutnya
Lebih terperinciJURNAL INFORMATIKA SIMULASI PERGERAKAN LANGKAH KUDA MENGGUNAKAN METODE BREADTH FIRST SEARCH
SIMULASI PERGERAKAN LANGKAH KUDA MENGGUNAKAN METODE BREADTH FIRST SEARCH Youllia Indrawaty [1], Asep Nana Hermana [2], Vichy Sinar Rinanto [3] Jurusan Teknik Informatika Institut Teknologi Nasional Bandung
Lebih terperinciPembangunan Game First Person Shooter 3D Alien Hunter Berbasis Desktop Sidang Skripsi Refi Meisadri ( )
Pembangunan Game First Person Shooter 3D Alien Hunter Berbasis Desktop Sidang Skripsi Refi Meisadri (10108506) Penguji 1: Galih Hermawan, S.Kom., M.T. Penguji 2: Nelly Indriani W, S.Si., M.T. Penguji 3:
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI PENELITIAN
BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.1 Langkah Penelitian Pada penelitian ini, penulis menggunakan model pengembangan multimedia yang dikembangkan oleh Luther. Model pengembangan multimedia ini terdiri dari
Lebih terperinciTERAPAN SISTEM KECERDASAN BUATAN PADA SISTEM INFORMASI AKADEMIK BERBASIS SMS GATEWAY MENGGUNAKAN METODE BREADTH FIRST SEARCH
TERAPAN SISTEM KECERDASAN BUATAN PADA SISTEM INFORMASI AKADEMIK BERBASIS SMS GATEWAY MENGGUNAKAN METODE BREADTH FIRST SEARCH Haryansyah 1), Endyk Novianto 2) 1), 2) Teknik Informatika STMIK PPKIA Tarakanita
Lebih terperinciRANCANG BANGUN GAME THE ALPIN CARD TUGAS AKHIR
RANCANG BANGUN GAME THE ALPIN CARD TUGAS AKHIR Sebagai Persyaratan Guna Meraih Gelar Sarjana Sastra Satu (S-1) Teknik Informatika Universitas Muhammadiyah Malang Disusun Oleh: Achmad Fatchul Arifin 07560135
Lebih terperinciBAB III ANALISIS DAN PERANCANGAN SISTEM. Game yang dibangun merupakan game kuiz edukasi yang didalamnya
BAB III ANALISIS DAN PERANCANGAN SISTEM 3.1 Analisis Sistem Game yang dibangun merupakan game kuiz edukasi yang didalamnya mengandung pertanyaan-pertanyaan mengenai budaya Indonesia untuk dijawab, dimana
Lebih terperinciBAB 3 METODOLOGI 3.1. Analisis Kebutuhan dan Masalah Analisis Kebutuhan
BAB 3 METODOLOGI 3.1. Analisis Kebutuhan dan Masalah 3.1.1. Analisis Kebutuhan Saat ini banyak permainan yang seharusnya dimainkan oleh dua orang atau lebih yang sudah dilengkapi dengan sistem komputer
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. generasi pertama pada tahun 1972 dikenal dengan game konsol yang dikeluarkan
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Perkembangan game dari masa ke masa dibagi menjadi 9 generasi, dari generasi pertama pada tahun 1972 dikenal dengan game konsol yang dikeluarkan oleh perusahaan
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Pada zaman ini perkembangan ilmu pengetahuan dan teknologi semakin berkembang dengan pesat, ini terlihat dari pemakaian alat-alat elektronik yang semakin canggih, Seiring
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Permainan (game) merupakan bidang usaha manusia terhadap kecerdasan buatan, salah satunya adalah sliding puzzle. Permainan ini merupakan permainan yang dapat melatih
Lebih terperinciPENGEMBANGAN PERMAINAN FIG-JIG PUZZLE DENGAN IMPLEMENTASI ALGORITMA DEPTH FIRST SEARCH (DFS) TUGAS AKHIR
PENGEMBANGAN PERMAINAN FIG-JIG PUZZLE DENGAN IMPLEMENTASI ALGORITMA DEPTH FIRST SEARCH (DFS) TUGAS AKHIR Oleh : Mukti Handayani NIM. 08560345 JURUSAN TEKNIK INFORMATIKA FAKULTAS TEKNIK UNIVERSITAS MUHAMMADIYAH
Lebih terperinciBAB III ANALISIS MASALAH DAN RANCANGAN PROGRAM
BAB III ANALISIS MASALAH DAN RANCANGAN PROGRAM III.1. Analisa Masalah Simulasi 3D mempunyai fungsi utama untuk membuat pemodelan 3D. Dari pemodelan 3D dapat diciptakan karya yang spektakuler seperti special
Lebih terperinciIMPLEMENTASI ALGORITMA HILL CLIMBING DAN ALGORITMA A* DALAM PENYELESAIAN PENYUSUNAN SUKU KATA DASAR DENGAN POLA PERMAINAN BINTANG KEJORA
IMPLEMENTASI ALGORITMA HILL CLIMBING DAN ALGORITMA A* DALAM PENYELESAIAN PENYUSUNAN SUKU KATA DASAR DENGAN POLA PERMAINAN BINTANG KEJORA Nurdin [1], Syandriani Harahap [2] 1.Program Studi Teknik InformatikaUniversitas
Lebih terperinciUKDW BAB 1 PENDAHULUAN
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Permainan melalui aplikasi komputer saat ini cukup pesat perkembangannya. Tampilan yang menarik dan atraktif semakin membuat berbagai kalangan yang telah terbiasa bermain
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI PENELITIAN
BAB III METODOLOGI PENELITIAN Metodologi penelitian merupakan sistematika tahapan yang dilaksanakan selama pembuatan tugas akhir. Secara garis besar metodologi penelitian tugas akhir ini dapat dilihat
Lebih terperinciBAB III ANALISA DAN PERANCANGAN
BAB III ANALISA DAN PERANCANGAN 3.1 Analisis Sistem Analisis sistem merupakan pemaparan tentang program aplikasi yang dilakukan untuk memperoleh gambaran yang jelas dan mengenai kelebihan dan kekurangan
Lebih terperinciPENERAPAN ALGORITMA A* PADA PERMASALAHAN OPTIMALISASI PENCARIAN SOLUSI DYNAMIC WATER JUG
PENERAPAN ALGORITMA A* PADA PERMASALAHAN OPTIMALISASI PENCARIAN SOLUSI DYNAMIC WATER JUG Firman Harianja (0911519) Mahasiswa Program Studi Teknik Informatika STMIK Budidarma Medan Jl. Sisingamangaraja
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI PENELITIAN
BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.1 Umum Pada bab ini akan dijelaskan mengenai pembuatan Rancang Bangun Aplikasi Perencanaan Stok Barang dengan Menggunakan Teori Trafik dari tahap awal perancangan sampai
Lebih terperinciIMPLEMENTASI SISTEM PARKIR CERDAS DI UNIVERSITAS TELKOM. SUBSISTEM : APLIKASI MOBILE
IMPLEMENTASI SISTEM PARKIR CERDAS DI UNIVERSITAS TELKOM. SUBSISTEM : APLIKASI MOBILE Implementation Of Smart Parking System In Telkom University. Subsystem : Mobile Application Annis Waziroh 1, Agus Virgono,
Lebih terperinciBAB III ANALISA DAN PERANCANGAN
BAB III ANALISA DAN PERANCANGAN III.1. Analisis Game Analisis game merupakan analisis yang dilakukan melalui analisis user dan analisis artikel game sejenis. Analisis user dilakukan dengan mengamati perilaku
Lebih terperinciBAB III ANALISA DAN DESAIN SISTEM
BAB III ANALISA DAN DESAIN SISTEM III.1. Analisa Masalah Analisis sistem dapat didefinisikan sebagai Penguraian dari suatu sistem informasi yang utuh ke dalam bagian-bagian komponennya dengan maksud untuk
Lebih terperinciBab 3 Metode dan Perancangan Sistem
Bab 3 Metode dan Perancangan Sistem 3.1 Metode dan Analisis Kebutuhan Sistem 3.1.1 Metode Perancangan Metode yang digunakan dalam tugas akhir ini adalah metode perancangan sistem dengan menggunakan Prototype
Lebih terperinciBAB III ANALISA DAN PERANCANGAN
BAB III ANALISA DAN PERANCANGAN 3.1 Analisis Sistem Analisis sistem merupakan pemaparan tentang program aplikasi yang dilakukan untuk memperoleh gambaran yang jelas dan mengenai kelebihan dan kekurangan
Lebih terperinciBAB 4. Implementasi dan Evaluasi
BAB 4 Implementasi dan Evaluasi 4.1 Implementasi Sistem Perangkat ajar algoritma minimax berupa simulasi futsal ini dirancang untuk para mahasiswa jurusan teknik informatika dalam membantu pengajaran mata
Lebih terperinciIMPLEMENTASI ALGORITMA DEPTH LIMITED SEARCH PADA PERMAINAN PEG SOLITAIRE
IMPLEMENTASI ALGORITMA DEPTH LIMITED SEARCH PADA PERMAINAN PEG SOLITAIRE Griffin Theresia R (1) Joko Purwadi (2) Antonius Rachmat C. (3) griffintheresia@yahoo.com jokop@ukdw.ac.id anton@ti.ukdw.ac.id Abstraksi
Lebih terperinciPenerapan Algoritma Greedy Best First Search untuk Menyelesaikan Permainan Chroma Test : Brain Challenge
Penerapan Algoritma Greedy Best First Search untuk Menyelesaikan Permainan Chroma Test : Brain Challenge Ikhwanul Muslimin/13514020 Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Teknik Elektro dan Informatika
Lebih terperinciBAB III ANALISA MASALAH DAN PERANCANGAN
BAB III ANALISA MASALAH DAN PERANCANGAN III.1. Analisa Sub bab ini berisikan tentang analisa sistem yang akan dibangun. Sub bab ini membahas teknik pemecahan masalah yang menguraikan sebuah sistem menjadi
Lebih terperinciBAB III ANALISIS DAN PERANCANGAN
BAB III ANALISIS DAN PERANCANGAN 3.1 Analisis Dalam sub bab analisis dan perancangan akan dibahas hal-hal yang berhubungan dengan pembuatan permainan ular tangga yang meliputi Analisis, Flowchart, Perancangan,
Lebih terperinciBAB IV IMPLEMENTASI DAN PENGUJIAN
BAB IV IMPLEMENTASI DAN PENGUJIAN Pada bab ini akan dilakukan implementasi dan pengujian terhadap aplikasi yang dibangun. Tahapan ini dilakukan setelah analisis dan perancangan selesai dilakukan dan selanjutnya
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN Latar Belakang
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Kecerdasan buatan merupakan cabang ilmu computer yang bertujuan membuat mesin menjadi lebih pintar dan dapat melakukan pekerjaan seperti manusia. Kecerdasan dapat
Lebih terperinciA-1 BAB I PENDAHULUAN
A-1 BAB I PENDAHULUAN Bab ini akan menjelaskan mengenai latar belakang penelitian judul skripsi Implementasi algoritma A* berbasis pathfinding dalam pengembangan game menanam pohon. 1.1. Latar Belakang
Lebih terperinciBAB III METODE PELACAKAN/PENCARIAN
BAB III METODE PELACAKAN/PENCARIAN Hal penting dalam menentukan keberhasilan sistem cerdas adalah kesuksesan dalam pencarian. Pencarian = suatu proses mencari solusi dari suatu permasalahan melalui sekumpulan,
Lebih terperinciMETODE PENCARIAN. Irvanizam Zamanhuri, M.Sc Dr. Taufiq A. Gani, M.EngSc
METODE PENCARIAN Irvanizam Zamanhuri, M.Sc Dr. Taufiq A. Gani, M.EngSc Jurusan Informatika Universitas Syiah Kuala http://informatika.unsyiah.ac.id/irvanizam Teknik- Teknik Search (1/3) Hal- hal yang muncul
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN
BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Langkah Penelitian Pada penelitian ini, penulis menggunakan model pengembangan multimedia yang dikembangkan oleh Luther. Model pengembangan multimedia ini terdiri dari 6 tahap,
Lebih terperinciBAB III ANALISIS DAN PERANCANGAN
BAB III ANALISIS DAN PERANCANGAN III.1. Analisa Masalah Simulasi 3D mempunyai fungsi utama untuk membuat pemodelan 3D. Dari pemodelan 3D dapat diciptakan karya yang spektakuler seperti special efek dari
Lebih terperinciPenerapan BFS dan DFS pada Pencarian Solusi
Bahan Kuliah ke-8 IF5 Strategi Algoritmik Penerapan BFS dan DFS pada Pencarian Solusi Disusun oleh: Ir. Rinaldi Munir, M.T. Departemen Teknik Informatika Institut Teknologi Bandung 4 Struktur pencarian
Lebih terperinciBAB III ANALISA DAN PERANCANGAN
BAB III ANALISA DAN PERANCANGAN III.1. Perancangan Game Merapikan Kamar Adapun perancangan dari Game merapikan kamar adalah dengan menggunakan desain yang dibuat pada software Macromedia Flash dan Action
Lebih terperinciALGORITMA PENCARIAN. 1. Iterative-Deepening Depth-First Search (IDS) Nama : Gede Noverdi Indra Wirawan Nim : Kelas : VI A
Nama : Gede Noverdi Indra Wirawan Nim : 0915051050 Kelas : VI A ALGORITMA PENCARIAN Algoritma pencarian (searching algorithm) adalah algoritma yang menerima sebuah argumen kunci dan dengan langkah-langkah
Lebih terperinciSistem Kecerdasan Buatan. Masalah, Ruang Masalah dan Pencarian Solusi. Masalah. Masalah Sebagai Ruang Keadaan 10/7/2015
Sistem Kecerdasan Buatan Masalah, Ruang Masalah dan Pencarian Solusi Bahan Bacaan : Sri Kusumadewi, Artificial Intelligence. Russel, Artificial Intelligence Modern Approach 2 bagian utama kecerdasan buatan
Lebih terperinciBab 3 Metode dan Perancangan Sistem
Bab 3 Metode dan Perancangan Sistem 3.1 Tahapan Penelitian dan Pengembangan Sistem Penelitian yang dilakukan, diselesaikan melalui tahapan penelitian yang terbagi dalam lima tahapan, yaitu: (1) Analisis
Lebih terperinciBAB V IMPLEMENTASI SISTEM
BAB V IMPLEMENTASI SISTEM 5.1 Implementasi Pada bab ini akan diuraikan cara dan langkah-langkah untuk mengimplementasikan rancangan perangkat lunak, kebutuhan perangkat lunak maupun perangkat keras yang
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. sejak lama peranan permainan dirasakan cukup efektif dalam membantu menghilangkan
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Permainan merupakan sesuatu yang banyak digemari oleh semua kalangan. Sudah sejak lama peranan permainan dirasakan cukup efektif dalam membantu menghilangkan kepenatan,
Lebih terperinciBAB I. PERSYARATAN PRODUK
BAB I. PERSYARATAN PRODUK I.1. Pendahuluan Permainan catur telah lama menjadi media untuk menguji-coba algoritma pencarian, terutama dalam bidang intelegensia buatan. Permainan catur termasuk ke dalam
Lebih terperinciBAB III ANALISIS MASALAH DAN PERANCANGAN PROGRAM
BAB III ANALISIS MASALAH DAN PERANCANGAN PROGRAM III.1. Analisa Masalah Analisis sistem dapat didefinisikan sebagai Penguraian dari suatu sistem informasi yang utuh ke dalam bagian-bagian komponennya dengan
Lebih terperinciPenerapan Algoritma Greedy dan Algoritma BFS untuk AI pada Permainan Greedy Spiders
Penerapan Algoritma Greedy dan Algoritma BFS untuk AI pada Permainan Greedy Spiders Rachmawaty 13509071 Program Studi Teknik Informatika Sekolah Teknik Elektro dan Informatika Institut Teknologi Bandung,
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Artificial Intelligence (AI) agen adalah fitur standar game komputer modern, baik sebagai lawan, teman atau tutor dari pemain. Agar tampil otentik, agen tersebut
Lebih terperinciPerbandingan Algoritma Brute Force dan Breadth First Search dalam Permainan Onet
Perbandingan Algoritma Brute Force dan Breadth First Search dalam Permainan Onet Dininta Annisa / 13513066 Program Studi Teknik Informatika Sekolah Teknik Elektro dan Informatika Institut Teknologi Bandung,
Lebih terperinci1 BAB III METODOLOGI PENELITIAN. collaborative filtering ini digambarkan pada gambar 3.1
22 1 BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.1 Desain Penelitian Desain penelitian yang digunakan pada pembagunan sistem rekomendasi wisata bernilai sejarah berbasis web menggunakan metode collaborative filtering
Lebih terperinciALGORITMA PENCARIAN SIMPUL SOLUSI DALAM GRAF
ALGORITMA PENCARIAN SIMPUL SOLUSI DALAM GRAF Anthony Rahmat Sunaryo NIM: 3506009 Jurusan Teknik Informatika ITB, Bandung email : if6009@students.if.itb.ac.id Abstract -- Makalah ini membahas tentang analsis
Lebih terperinciBAB 3 ANALISIS DAN KEBUTUHAN ALGORITMA
BAB 3 ANALISIS DAN KEBUTUHAN ALGORITMA 3.1 Analisis Masalah Jaringan saraf tiruan hopfield merupakan salah satu Algoritma Machine Learning yang dapat mengklasifikasikan suatu objek citra berdasarkan pelatihan
Lebih terperinciPERANCANGAN SYSTEM PAKAR GENERIC MENGGUNAKAN BINARY TREE
PERANCANGAN SYSTEM PAKAR GENERIC MENGGUNAKAN BINARY TREE Luky Agus Hermanto, ST., MT. Jurusan Teknik Informatika Fakultas Teknologi Informasi Institut Teknologi Adhi Tama Surabaya Jl. Arif Rahman Hakim
Lebih terperinciBAB III ANALISIS DAN DESAIN SISTEM
BAB III ANALISIS DAN DESAIN SISTEM III.1. Analisis Masalah Saat ini pemberdayaan teknologi untuk pendidikan yang menjelaskan tentang perhitungan dan juga dapat menghibur untuk siswa SD masih sangat sedikit.
Lebih terperinciPENERAPANAN ALGORITMA BFS, DFS, DAN UCS UNTUK MENCARI SOLUSI PADA MASALAH ROMANIA
PENERAPANAN ALGORITMA BFS, DFS, DAN UCS UNTUK MENCARI SOLUSI PADA MASALAH ROMANIA 1. PENDAHULUAN Pada zaman serba modern ini, peta masih digunakan oleh kebanyakan orang untuk menuju dari suatu titik awal
Lebih terperinciGAME EDUKASI MENGENAL DAN MEMBACA BAHASA ARAB
GAME EDUKASI MENGENAL DAN MEMBACA BAHASA ARAB Disusun Oleh : FEBRI ARIYANTO 10108472 Pembimbing : GALIH HERMAWAN, S.KOM., M.T UNIVERSITAS KOMPUTER INDONESIA 2012 Latar Belakang Masalah 1. Kurangnya penerapan
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI PENELITIAN. Desain penelitian adalah tahapan atau gambaran yang akan dilakukan
BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.1 Desain Penelitian Desain penelitian adalah tahapan atau gambaran yang akan dilakukan dalam melakukan penelitian, untuk memudahkan peneliti melakukan penelitan dibutuhkan
Lebih terperinciSIMULASI ALGORITMA A* UNTUK MENYELESAIKAN PATHFINDING
SIMULASI ALGORITMA A* UNTUK MENYELESAIKAN PATHFINDING Saprizal Nasution 1, Mardiana 2 1 Jurusan Teknik Informatika Sekolah Tinggi Teknik Harapan Medan Jl. HM jhoni No. 70 Medan, Indonesia rizal_allstar@rocketmail.com
Lebih terperinciBAB III ANALISA DAN PERANCANGAN
BAB III ANALISA DAN PERANCANGAN 3.1. Analisa Aplikasi Game ini adalah sebuah game casual-puzzle dengan objek utama sebuah objek bola yang digerakkan dengan mengusap layar (swipe) ke kiri atau ke kanan
Lebih terperinci